Python利用Gradio与EasyOCR构建在线识别文本的Web应用

我将详细讲解 Python 利用 Gradio 与 EasyOCR 构建在线识别文本的 Web 应用的完整攻略。

一、前置准备

1. 安装 Python 3.x
2. 安装 Gradio：pip install gradio
3. 安装 EasyOCR：pip install easyocr
4. 创建 Python 文件，比如 app.py

二、示例说明一：使用 Gradio 构建 UI

以下是 app.py 的示例代码：

import gradio as gr

def predict_text(image):
    reader = easyocr.Reader(['en'])
    grayscale = np.dot(image[...,:3], [0.299, 0.587, 0.114])
    grayscale = grayscale.astype(np.uint8)
    return reader.readtext(grayscale)

image_input = gr.inputs.Image()
text_output = gr.outputs.Textbox()

gr.Interface(fn=predict_text, inputs=image_input, outputs=text_output, title='Text Recognition').launch()

上述代码实现了以下功能：

1. 通过 gr.inputs.Image() 创建一个图片输入框；
2. 通过 gr.outputs.Textbox() 创建一个文本输出框；
3. 定义了 predict_text 函数，该函数的输入是图片数据，输出是通过 EasyOCR 读取该图片的文本；
4. 通过 gr.Interface() 创建一个交互界面，该交互界面包含了图片输入框和文本输出框，并且传入 predict_text 函数。
5. 最后通过 .launch() 启动应用。

三、示例说明二：使用 Flask 创建 Web 应用

以下是 app.py 的示例代码：

from flask import Flask, request, jsonify
import easyocr

app = Flask(__name__)

@app.route('/predict', methods=['POST'])
def predict():
    image = request.files['image'].read()
    reader = easyocr.Reader(['en'])
    grayscale = np.dot(image[...,:3], [0.299, 0.587, 0.114])
    grayscale = grayscale.astype(np.uint8)
    result = reader.readtext(grayscale)
    return jsonify({'result': result})

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

上述代码实现了以下功能：

1. 创建了一个 Flask 应用；
2. 定义了 /predict 路由，该路由使用 POST 方法，接受一个图片文件作为参数；
3. 在 predict 函数中，读取图片文件并使用 EasyOCR 读取该图片的文本；
4. 返回预测结果。

四、总结

通过以上示例，我们可以发现，使用 Gradio 构建 UI 的方式更加直观易操作，适用于快速搭建简单的网页应用。而使用 Flask 创建 Web 应用，可以更加灵活，可以自由地定义路由和输出格式，适用于功能复杂的应用。

以上就是 Python 利用 Gradio 与 EasyOCR 构建在线识别文本的 Web 应用的完整攻略。